飞思卡尔赛车与机器视觉设计方案

飞思卡尔赛车及机器视觉设计方案第1章飞思卡尔赛车及机器视觉的概述1.1 智能车的研究背景1.1.1 智能车的发展历史1953 年，美国 Barrett Electric 公司制造了世界上第 1 台采用埋线电磁感应方式跟踪路径的自动导向车，也被称作“无人驾驶牵引车”。

20 世纪 60 年代和 70 年代初，AGV 仍采用这种导向方式。

但是，20 世纪 70 年代中期，具有载货功能的 AGV 在欧洲得到了应用并被引入到美国。

这些自动导向车主要用于自动化仓贮系统和柔性装配系统的物料运输。

在 20 世纪 70 年代和 80 年代初，AGV的应用领域扩大而且工作条件也变得多样化，因此，新的导向方式和技术得到了更广泛的研究与开发。

在最近的 10-15 年里，各种新型 AGV 被广泛地应用于各个领域。

单元式 AGV主要用于短距离的物料运输并与自动化程度较高的加工设备组成柔性生产线，除此以外，AGV 还用于搬运体积和重量都很大的物品，尤其是在汽车制造过程中用多个载货平台式 AGV 组成移动式输送线，构成整车柔性装配生产线。

最近，小型 AGV 应用更为广泛，而且以长距离不复杂的路径规划为主。

AGV 从仅由大公司应用，正向小公司单台应用转变，而且其效率和效益更好。

至此出现了智能车的概念。

1.1.2 应用前景城市公共交通是与人民群众生产生活息息相关的重要基础设施。

然而，目前世界上许多大城市都面临着由私人汽车过度使用而带来的诸多问题，例如道路堵塞、停车困难、能源消耗、噪声污染和环境污染等，这些问题严重降低了城市生活的质量。

优先发展城市公共交通是提高交通资源利用效率，缓解交通拥堵的重要手段。

国务院总理温家宝于 2005 年 10 月做出重要批示，要求优先发展城市公共交通，这是贯彻落实科学发展观和建设节约型社会的重要举措。

大容量城市公共交通，如地铁、轻轨等，其最大优点是空间利用率和能源利用率较高。

然而，由于缺乏足够的时间、空间、运力灵活性，在客流量不足的情况下，系统效率将大大降低，运营成本过高，难以大力推广和应用。

回顾汽车发展的百年历史，不难发现其控制方式从未发生过根本性改变，即由人观察道路并驾驶车辆，形成“路－人－车”的闭环交通系统。

随着交通需求的增加，这种传统车辆控制方式的局限性日益明显，例如安全性低（交通事故）和效率低（交通堵塞）。

最新调查表明，95％的交通事故是由人为因素造成，交通堵塞也大都与驾驶员不严格遵守交通规则有关。

如果要从根本上解决这一问题，就需要将“人”从交通控制系统中请出来，形成“车－路”闭环交通系统，从而提高安全性和系统效率。

这种新型车辆控制方法的核心，就是实现车辆的智能化。

智能车有着极为广泛的应用前景。

结合传感器技术和自动驾驶技术可以实现汽车的自适应巡航并把车开得又快又稳、安全可靠；汽车夜间行驶时，如果装上红外摄像头，就能实现夜晚汽车的安全辅助驾驶；他也可以工作在仓库、码头、工厂或危险、有毒、有害的工作环境里，此外他还能担当起无人值守的巡逻监视、物料的运输、消防灭火等任务。

在普通家庭轿车消费中，智能车的研发也是很有价值的，比如雾天能见度差，人工驾驶经常发生碰撞，如果用上这种设备，激光雷达会自动探测前方的障碍物，电脑会控制车辆自动停下来，撞车就不会发生了。

1.2 智能车设计要求介绍在在飞思卡尔比赛中，参赛选手使用大赛组委会统一提供的竞赛车模，以 Freescale 公司生产的 16 位微控制器 MC9S12DG128B 作为核心控制单元，自主构思控制方案及系统设计，包括传感器信号采集处理、控制算法及执行、动力电机驱动、转向舵机控制等，最终实现一套能够自主识别路线，并且可以实时输出车体状态的智能车控制软硬件系统。

各参赛队完成智能车工程制作及调试后，于指定日期与地点参加比赛。

参赛队伍之名次以赛车现场成功完成赛道比赛时间为主，技术方案及工程制作质量为辅来决定。

但与去年不同的是，今年的赛道与去年不同，今年的赛道黑色轨迹不是在中间而是在两边，对于摄像头足来说难度不是太大，对于激光组来说有一定的挑战性。

1.3 机器视觉介绍所谓机器视觉就是用视觉传感器代替人眼来做测量和判断，这也是模式识别的基础。

机器视觉系统是指通过图像传感器（即图像摄取装置，分为CMOS摄像头和CCD摄像头两种）将被摄取目标转换成图像信号，这个过程是由AD采样来完成的，然后把结果传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

在智能车导航技术方面，机器视觉技术由于其能提供丰富的信息、价格相对低廉、能与其他传感器方便的进行数据融合等特点，成为当前有着广泛应用前景的导航技术之一。

1.4 小结基于此，本文主要解决的问题如下：1.如何选择摄像头。

摄像头有数字摄像头，有模拟摄像头。

关键是如何选择。

2.对图像采集时，在满足快速的情况下如何保证图像的准确性。

飞思卡尔比赛是竞速比赛，利用摄像头采集图像时必须要满足图像的快速性，因为采集的速度直接影响到处理器对赛车的实时控制。

3.如何对图像进行二值化。

二值化有多种方式，如何找到一种最优的二值化方式。

4.如何对反光处进行补线，并进行去噪。

通过以上几个问题的解决，可以大大的提高飞思卡尔赛车的稳定性和快速性。

第2章主要思路及技术方案概要2.1 总体设计主要方法步骤为满足飞思卡尔赛车的设计要求，总体设计思路如下设计思路：通过对摄像头采集到的图像的进行处理，然后通过测速电机对小车的实时速度的采集，处理器再对采集到的数据进行分析，然后控制小车的运动方向和速度。

同时外加小液晶和相应按键，这样可以根据现场情况来调节相应的PID参数来适应相应路况。

本章主要论述的是各种方案的对比以及最终方案的选择。

2.2 摄像头的对比与选择2.2.1 摄像头的选取图像传感器即摄像头是组成机器视觉系统的非常重要的元器件。

根据其原理不同摄像头主要分为两种：CCD(Charge Coupled Device)摄像头、CMOS摄像头。

CCD也称电耦合器件，其工作原理是：被摄物体反射光线到摄像头上，经过镜头聚焦到CCD感光芯片上，感光芯片根据光线的强弱积聚相应电荷，经周期性放电而产生表示图像的电信号。

CMOS摄像头其实跟CCD差不多，也是将光转换成电信号的器件。

它们的差异之处就是图像的扫描方式不同，CCD是采用连续扫描方式，即它只有等到最后一个像素扫描完成后才进行放大；CMOS传感器的每个像素都有一个将电荷放大为电信号的转换器。

所以CMOS的功耗比CCD要小。

由于CMOS功耗小，较CCD要便宜，而且图像质量满足要求。

对于摄像头图像采集，也可以用OV7620数字摄像头模块，或者使用高速外部AD进行采集。

也可以使用PAL制式黑白摄像头和单片机片内部AD 来进行图像采集。

另外根据摄像头的安装方式不同，也有旋转90度进行采集的。

对于整个程序的流程也有很多不同，有采完一场图像后进行处理的，也有采集一行就进行处理的。

2.2.2 模拟摄像头在采集图像之前，我们首先要知道摄像头输出信号的特性。

目前的模拟摄像头一般都是PAL制式的，输出的信号由复合同步信号，复合消隐信号和视频信号组成。

视频信号：真正的图像信号，对于黑白摄像头，图像越黑，电压越低，图像越白，电压越高。

在这里我们通过AD采集来得到亮度信号。

复合同步信号：用于控制电视机的电子枪对电子的偏转。

当电子枪收到行同步信号时，电子束就从上一行的最右端移动到下一行的最左端。

当电子枪收到场同步信号时就从屏幕的最右下角移到最左上角。

在这里我们需要用这个信号来控制采集像素的时序。

复合消隐信号：在图像换行和换场时电子枪回扫时不发射电子。

即收到复合同步信号后，电子枪要换位置时是不能发射电子束的，这时候就由这个信号来消隐。

在这里我们完全不用理会这个信号。

由于人眼看到的图像大于等于24Hz时人才不会觉得图像闪烁，所以PAL制式输出的图像是25Hz，即每秒钟有25幅画面，说的专业点就是每秒25帧，其中每一帧有625行。

但由于在早期电子技术还不发达时，电源不稳定，容易对电视信号进行干扰，而交流电源是50Hz所以，为了和电网兼容，同时由于25Hz时图像不稳定，所以后来工程师们把一副图像分成两场显示，对于一幅画面，一共有625行，但是电子枪先扫描奇数场1，3，5.....，然后再扫描2,4,6.....，所以这样的话，一副图像就变成了隔行扫描，每秒钟就有50场了。

2.2.3 数字摄像头OV7620是1/3CMOS彩色/黑白图像传感器。

它支持连续和隔行两种扫描方式，VGA与QVGA两种图像格式；最高像素为664×492，帧速率为30fps；数据格式包括YUV，YCrCb，RGB三种，能够满足智能车图像采集系统的要求。

OV7620采用的是NTSC制，每秒30帧，一帧两场，那么每秒就有60场。

意味着50/3MS就有一幅图像产生。

7620支持VGA（640x320）QVGA(320x240),且默认的是VGA格式，通过调整SCCB可以改为QVGA格式。

这样改有两个好处：首先像素小了。

那么像素同步时间增大了，采点方便。

再者减小计算量，没必要搞那么多的点。

320x240 pixels，理解为：有320行，一行有240个点。

视野和可视距离：这个和镜头的选择有关，据我测试，f=3.6MM 时视野应该有 25度左右,f 越大视场越小.可视距离需要调节镜头对焦.经我测试可视距离可以看十几米,毕竟相素值只有 30万多,用单片机读可以看到 3-4M 的距离.这里解释一下为什么用单片机读会打折扣.因为黑线宽度只有 2.5CM,太远了黑线会很细,采点之后就分辩不出是噪声还是有用信号了.在 1 米左右时,黑线宽度可用 8 个点表示。

2.2.4 摄像头的选定经过对比，选择数字摄像头不仅可以缩短设计周期，而且采集速度准确快速，所以最终选择数字摄像头OV7620。

2.3 二值化方案的选取图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，该系统中由于赛道是由黑色和白色两种颜色组成的，并且背景颜色基本也是白色的，系统的任务是识别出黑色的引跑线位置，由于其图像的干扰并不是很强，因此可以采用二值化的技术作为系统的图像预处理。

经过二值化处理后将原来白色的像素点用“0”表示，而黑色像素点用“1”表示。

根据阈值选取的不同，二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。

比较常用的二值化方法则有：双峰法、迭代法、大津法和灰度拉伸法等。

2.3.1 双峰值法在对赛道环境的分析中，我们可以发现黑线部分的亮度是相对比较固定的，其波动的范围非常小，小于20(亮度值最大为255)，而白色底板的亮度值变化相对较大一些，但仍能保证其与黑线的亮度值有较大的梯度。